Aula 23 - Condicionamento

Módulo 2: Trabalhando com dados

Carolina Musso

PROFESP, DEMSP, MS

Esta semana

Aula 22 - Trabalhando com datas

O pacote lubridate

Aula 23 - condicionamento

As funções if(), if_else() e case_when()

Aula 24 - Tabela

Finalizando noções sobre o pacote flextable()

Leituras para aprofundamento

if else

As estruturas if e else servem para executarmos um código apenas se uma condição (teste lógico) for satisfeita.

A estrutura geral de um if statement é como a seguir:

if (condition) {
  # código a executar se a condição for verdadeira (retornar TRUE)
} else {
  # código a executar se a condição for falsa (retornar FALSE)
}

Exemplo

  • Vamos tentar entender a lógica geral
x <- 2

if (x == 1) {         
  Sys.time()
}
  • Nada acontece
if (x == 2) {         
  Sys.time()
}
[1] "2023-03-31 19:03:35 -03"

if else

x <- 2

if (x == 1) {         
  Sys.time()
} else {
  "x não é 1"
}
[1] "x não é 1"

É muito útil mas…

  • Acho que ainda um pouco avançado para esse momento.
  • Muito útil para escrever as próprias funções
minha_funcao <- function(x) {
  if (x == 1) {         
  Sys.time()
} else {
  "x não é 1"
}
} 
  
minha_funcao(2)
[1] "x não é 1"
minha_funcao(1)
[1] "2023-03-31 19:03:35 -03"
  • Nós vamos focar em formas mais “enxuta”: ifelse() e case_when()

Criando novas variáveis

  • Com o mutate(), lembram?
  • Agora juntamente com um ifelse() ou case_when()
dados %>% 
  mutate(nova_var = ifelse(condição, "Caso afirmativo", "Caso negativo") )

Um exemplo

dados_debola %>% 
  mutate(Port_Hospital = ifelse(hospital == "Port Hospital", "Sim", "Não")) %>% 
  select(hospital, Port_Hospital) %>% 
  head(10)
# A tibble: 10 × 2
   hospital                             Port_Hospital
   <chr>                                <chr>        
 1 Other                                Não          
 2 Missing                              Não          
 3 St. Mark's Maternity Hospital (SMMH) Não          
 4 Port Hospital                        Sim          
 5 Military Hospital                    Não          
 6 Port Hospital                        Sim          
 7 Missing                              Não          
 8 Missing                              Não          
 9 Missing                              Não          
10 Missing                              Não

Outro exemplo

dados_debola %>% 
  mutate(Fase = ifelse(age_years < 18, "Criança", 
                       ifelse(age_years > 60, "Idoso", "Adulto"))) %>% 
  select(age_years, Fase ) %>% 
  head(10)
# A tibble: 10 × 2
   age_years Fase   
       <dbl> <chr>  
 1         2 Criança
 2         3 Criança
 3        56 Adulto 
 4        18 Adulto 
 5         3 Criança
 6        16 Criança
 7        16 Criança
 8         0 Criança
 9        61 Idoso  
10        27 Adulto
  • mas

Recomendação nesse caso

  • A função cut()
  • Ótima para discretizar variáveis quantitativas
dados_debola %>% 
  mutate(Faixa = cut(age_years, breaks=c(0, 20, 40, 60, 80, 100),
                    right=F) )%>% 
  select(age_years, Faixa ) %>% 
  head(10)
# A tibble: 10 × 2
   age_years Faixa  
       <dbl> <fct>  
 1         2 [0,20) 
 2         3 [0,20) 
 3        56 [40,60)
 4        18 [0,20) 
 5         3 [0,20) 
 6        16 [0,20) 
 7        16 [0,20) 
 8         0 [0,20) 
 9        61 [60,80)
10        27 [20,40)
  • Posso mudar os labels
dados_debola %>% 
  mutate(Faixa = cut(age_years, breaks=c(0, 20,  40,  60,  80, 100),
                    labels= c("< 20 anos", "21-40 anos", "31-60 anos", 
                              "61-80 anos", "> 80 anos"), 
                    right=F) )%>% 
  select(age_years, Faixa ) %>% 
  head(10)
# A tibble: 10 × 2
   age_years Faixa     
       <dbl> <fct>     
 1         2 < 20 anos 
 2         3 < 20 anos 
 3        56 31-60 anos
 4        18 < 20 anos 
 5         3 < 20 anos 
 6        16 < 20 anos 
 7        16 < 20 anos 
 8         0 < 20 anos 
 9        61 61-80 anos
10        27 21-40 anos

Ou case_when()

dados_debola %>% 
  mutate(idade_anos = case_when(
       age_unit == "years"  ~ age,       
       age_unit == "months" ~ age/12) ) %>% 
  select(age_unit, age, idade_anos) %>% 
  group_by(age_unit) %>% 
  sample_n(3)
# A tibble: 6 × 3
# Groups:   age_unit [2]
  age_unit   age idade_anos
  <chr>    <dbl>      <dbl>
1 months      24      2    
2 months       5      0.417
3 months       6      0.5  
4 years       10     10    
5 years        5      5    
6 years        9      9    
dados_debola %>% 
  mutate(Desfecho = case_when(
       outcome == "Death"  ~ "Óbito",       
       outcome == "Recover" ~ "Recuperado",
      .default  = "Investigar")) %>% 
  select(outcome, Desfecho) %>% 
  group_by(outcome) %>% 
  sample_n(3)
# A tibble: 9 × 2
# Groups:   outcome [3]
  outcome Desfecho  
  <chr>   <chr>     
1 Death   Óbito     
2 Death   Óbito     
3 Death   Óbito     
4 Recover Recuperado
5 Recover Recuperado
6 Recover Recuperado
7 <NA>    Investigar
8 <NA>    Investigar
9 <NA>    Investigar

Até a próxima aula!